Analiza opinii klientów o produkcie dokonywana w kognitywnym zintegrowanym systemie informatycznym zarządzania

• Autorzy: Andrzej Bytniewski , Marcin Hernes
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zintegrowane systemy informatyczne zarządzania (ZSIZ) odgrywają obecnie kluczową rolę w różnego rodzaju organizacjach. Rozwój sieci komputerowych spowodował, że aktualnie systemy służące wspomaganiu zarządzania są systemami rozproszonymi, funkcjonującymi właśnie w sieci komputerowej, głównie w internecie. Rozpatrywane systemy pozwalają na zbieranie i przetwarzanie bardzo dużej ilości informacji, ale również znacznie ułatwiają zarządzanie wiedzą w organizacji, np. umożliwiają automatyczne wyciąganie wniosków na podstawie posiadanych informacji. Z tego też względu w niniejszym artykule przyjęto zasadę, że informacja pozyskana m.in. z zasobów internetowych jest traktowana jako wiedza, ponieważ celem funkcjonowania ZSIZ jest przede wszystkim generowanie nowej wiedzy na podstawie posiadanej informacji oraz zarządzanie tą wiedzą. Obecnie przetwarzanie wiedzy w omawianych systemach nabiera coraz większego znaczenia. Jednak wiedza zawarta w ZSIZ jest z reguły ustrukturalizowana, a w systemach tych są używane różnego rodzaju metody przetwarzania wiedzy ustrukturalizowanej. Coraz częściej jednak przedsiębiorstwa wykorzystują wiedzę nieustrukturalizowaną, przede wszystkim właśnie zawartą w cyberprzestrzeni, która daje możliwość uzyskania większej elastyczności i konkurencyjności organizacji. Wiedza nieustrukturalizowana wspiera więc w znacznym stopniu wiedzę ustrukturalizowaną organizacji. Głównie jest to wiedza zapisana w języku naturalnym, a więc wiedza przetwarzana symbolicznie (a nie numerycznie), np. opinie użytkowników forum na dany temat. Z reguły wiedza ta jest zawarta w różnego rodzaju dokumentach tekstowych. Celem artykułu jest opracowanie metody analizy opinii klientów o produktach z wykorzystaniem architektury kognitywnego programu agentowego (agenta kognitywnego), który funkcjonuje w ramach podsystemu CRM w prototypie kognitywnego zintegrowanego systemu informatycznego zarządzania. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Zintegrowane systemy informatyczne; Zintegrowane systemy zarządzania; Agent kognitywny; Wyszukiwanie informacji; Analiza tekstu; Eksploracja opinii

EN

Information integrated system; Integrated Management System; Cognitive agents; Information retrieval; Text analysis; Opinion mining

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2014
• Tom: Systemy wspomagania organizacji SWO 2014
• Strony: 25--43

Twórcy

autor

Andrzej Bytniewski

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

autor

Marcin Hernes

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Abramowicz W., Bukowska E., Filipowska A., Zapewnienie bezpieczeństwa przez semantyczne monitorowanie cyberprzestrzeni, "e-mentor" 2013, nr 3 (50).
• Adamczewski P., Evolution in ERP-expanding Functionality by Bi- Modules in Knowledge-Based Management Systems, w: B.F. Kubiak, A. Korowicki (red.), Information Management, Gdansk University Press, Gdańsk 2009.
• Baldoni M., Baroglio C., Patti V., Rena P., From Tags to Emotions: Ontology-driven Sentiment Analysis in the Social Semantic Web, "Intelligenza Artificiale" 2012, Vol. 6, No 1, IOS Press.
• Bytniewski A. (red), Architektura zintegrowanego systemu informatycznego zarządzania, Wydawnictwo AE, Wrocław 2005.
• Bytniewski A., Hernes M., The Implementation of the Perceptual Memory of Cognitive Agents in Integrated Management Support System, w: T. Porębska-Miąc, H. Sroka (red.), Systemy Wspomagania Organizacji, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice 2013.
• Chmielarz W., Management Information Systems, http://www.philadelphia. edu.jo/academics/aalawneh/uploads/MIS 1 .pdf [dostęp: 14.05.2014].
• Cognitive Computing Research Group, http://ccrg.cs.memphis.edu/ [dostęp: 29.03.2013].
• Coulouris G., Dollimore J., Kindberg T., Systemy rozproszone. Podstawy i projektowanie, WNT, Warszawa 1998.
• Dudycz H., Mapa pojęć jako wizualna reprezentacja wiedzy ekonomicznej, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław 2013.
• Franklin S., Patterson F.G., The LIDA Architecture: Adding New Modes of Learning to an Intelligent, Autonomous, Software Agent, Proceedings of the International Conference on Integrated Design and Process Technology, Society for Design and Process Science, San Diego 2006.
• Hu M., Liu B., Mining and Summarizing Customer Reviews, Proceedings of the tenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Seattle 2004.
• Katarzyniak R., Gruntowanie modalnego języka komunikacji w systemach agentowych, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2007.
• Kisielnicki J., MIS systemy informatyczne zarządzania, Wydawnictwo Placet, Warszawa 2013.
• Pang B., Lee L., A Sentimental Education: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts, ACL, Stroudsburg 2004.
• Pham L.V., Pham S.B.: Information Extraction for Vietnamese Real Estate Advertisements, Fourth International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), Danang 2012.
• Potiopa P., Metody i narzędzia automatycznego przetwarzania informacji tekstowej i ich wykorzystanie w procesie zarządzania wiedzą "Automatyka" 2011, 15/2, s. 409-419, http://joumals.bg.agh.edu.pl/AUTOMATYKA/ 2011-02/Auto40.pdf.
• Riloff E., Learning Extraction Patterns for Subjective Expressions, Proceedings of the 2003 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Stroudsburg 2003.
• Sebastiani F., Machine Learning in Automated Text Categorization, "ACM Computing Surveys (CSUR)" 2002, Vol. 34(1), New York.
• Sołdacki P., Zastosowanie metod płytkiej analizy tekstu do przetwarzania dokumentów w języku polskim, Politechnika Warszawska, Warszawa 2006 (rozprawa doktorska).
• Tomassen S.L., Semi-automatic Generation of Ontologies for Knowledge- intensive CBR, Norwegian University of Science and Technology, Trondheim 2002.
• Turney P., Thumbs up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews, Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Stroudsburg 2002.
• Wawer A., Mining Opinion Attributes from Texts Using Multiple Kernel Learning, IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops, Vancouver 2011.
• Wiebe J., Riloff E., Creating Subjective and Objective Sentence Classifiers from Unannotated Texts, Proceedings of the 6th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2005.
• Wilson T., Wiebe J., Hoffmann P., Recognizing Contextual Polarity: An Exploration of Features for Phrase-level Sentiment Analysis, "Computational Linguistics" 2009, Vol. 35(3).
• Yu H., Hatzivassiloglou V., Towards Answering Opinion Questions: Separating Facts from Opinions and Identifying the Polarity of Opinion Sentences, EMNLP, Stroudsburg 2003.